function [M] = after_method(a,b,c,g,tolerance) %% 追赶法求解三对角矩阵 % a为三对角矩阵左下对角线上的值 % b为三对角矩阵中间对角线上的值 % c为三对角矩阵右上对角线上的值 % g为方程组右端常数项的值 %% % M为求解的结果 %% [m,n] = size(g); if abs(b(1)) < tol
function [X_reality,n_reality] = SOR(A,b,X_start,w,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % w为松弛因子 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最
function [X_reality,n_reality ] = GaussSeidel( A,b,X_start,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最后结
function [X_reality,n_reality] = Jacobi(A,b,X_start,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最后结果 % n_
function [x] = LMain_elimination(A,b,prec,n) %% % 列主消元法求解线性代数方程组 Ax = b的MATLAB实现 % A为待求解方程组的系数矩阵（要求A为非奇异系数矩阵） % b为方程组右端常数项（列向量） % prec为计算过程中的控制常数，当某个选主元或完成消元后的系数小于prec时就停止计算 % n为计算过程中的有效数字长度(用vp
function [x] = Gauss(A,b,n) %% % 高斯消元（顺序消元）法求解线性代数方程组 Ax = b的MATLAB实现 % A为待求解方程组的系数矩阵（要求A为非奇异系数矩阵） % b为方程组右端常数项（列向量） % n为计算过程中的有效数字长度(用vpa函数保留) %% % x为求解的结果 %% fprintf('高斯消元法求解线性方程组 Ax = b');
function [x_reality,n_reality] = Simple_stepit( f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% % 简单迭代法（也叫不动点迭代法）求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函
function [y_start,y_end,x_reality,n_reality] = arccut(f_name,x_start,x_end,tolerance,n_limit) %% % 弦割法求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为函数名 % x_start为弦割区间的左端点 % x_end为弦割区间的右端点 % tolerance为所求的精度要
function [y_start,z_start,x_reality,n_reality] = Aitken(f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% %艾特肯加速法求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函数的
function [x_reality,n_reality] = Newt( f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% %牛顿迭代法（切线法）求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函数的最大迭代次数 %% %
二分法求方程根的MATLAB详细程序
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